Docteur en Traitement Du Langage Naturel - Paris e, France - PGWO

PGWO

Entreprise vérifiée

Paris e, France

il y a 3 semaines

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

**FICHE DE POSTE : DOCTEUR EN TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (NLP) ET MACHINE LEARNING**
- Recrutement réalisé par le cabinet de recrutement Youmin pour le compte d'un cabinet de conseil._

**DÉTAILS DU POSTE**
- Type de contrat :_ CDI - cadre

Intitulé du poste : Docteur en traitement du langage naturel et machine learning

Département : R&D - DATA SCIENCE

Spécialité : Data Scientist - F/H

Localisation : Paris

Salaire : Selon le profil et l'expérience

Prise de poste : Janvier 2024

Expérience requise : Jeune docteur (titulaire de thèse) n'ayant jamais bénéficié d'un CDI jusqu'à présent

Poste : Responsable du projet R&D

Secteur d'activité : Conseil en Management et Systèmes d'Informations

**DESCRIPTIF DU POSTE**

Dans le cadre du développement d'un outil innovant adapté au secteur du conseil, nous recherchons un jeune docteur (F/H) en traitement du langage naturel (NLP) et machine learning pour piloter un projet prometteur.

**PRINCIPALES MISSIONS**
- Concevoir, développer et expérimenter des modèles de langage naturel de pointe, en se basant sur des architectures transformer et d'autres avancées en recherche en NLP.
- Mener des travaux de recherche approfondis pour résoudre des problèmes complexes en NLP et contribuer à l'avancement des connaissances dans le domaine.
- Collaborer avec l'équipe pour identifier les opportunités d'innovation et traduire les résultats de la recherche en solutions techniques.
- Diriger des projets de recherche, y compris la conception d'expériences, l'analyse des résultats et la rédaction d'articles scientifiques.
- Participer à des conférences et à des événements académiques pour rester à jour sur les dernières tendances en NLP et ML.
- Travailler en étroite collaboration avec l'équipe d'ingénierie des données pour définir les besoins en matière de données et garantir la qualité des ensembles de données utilisés.
- Assurer une veille technologique constante pour identifier de nouvelles opportunités de recherche et d'innovation.

**COMPÉTENCES REQUISES**
- Vous avez une solide expérience dans la recherche en traitement du langage naturel, démontrée par des publications dans des conférences de renom.
- Vous avez de l'expérience dans le développement de modèles de langage naturel basés sur des architectures transformer et autres approches de pointe.
- Vous possédez d'excellentes compétences en programmation, en particulier en Python.
- Vous détenez une bonne maîtrise des frameworks de machine learning tels que TensorFlow, PyTorch, ou équivalent.
- Vous disposez de connaissance approfondie des concepts NLP avancés et des dernières avancées recherche
- Vous êtes un expert des méthodes et algorithmes liés au NLP et NLU.
- publication.
- Vous avez d' excellentes compétences en communication scientifique, tant à l'écrit qu'à l'oral.

La programmation informatique n'a plus de secrets pour vous : AWS, SQA, SQL, NoSQL, PostgreSQL, Python.

**Vous comprenez l'architecture Cloud. **(Impératif pour ce poste)

L'anglais écrit est pour vous une seconde nature.

**FORMATION et EXPÉRIENCE**

Doctorat en informatique, sciences des données, traitement du langage naturel ou domaine similaire.

Plusieurs années d'expérience post-doctorale dans la recherche en traitement du langage naturel et en machine learning.

Si vous êtes un esprit curieux, dynamique, créatif et force de proposition, ce poste vous offre l'opportunité de rejoindre une équipe à taille humaine et de contribuer à des projets de recherche stimulants.

Type d'emploi : Temps plein, CDI
Statut : Cadre

Salaire : à partir de 2 000,00€ par mois

Avantages:

- Prise en charge du transport quotidien
- Travail à domicile occasionnel

Programmation:

- Du lundi au vendredi
- Horaires flexibles
- Repos le week-end
- Travail en journée

Question(s) de présélection:

- Avez-vous déja eu un CDI ?

Formation:

- Bac +8 (Doctorat) (Optionnel)

Langue:

- Anglais (Optionnel)

Lieu du poste : En présentiel